精度が早期診断につながります

自動給餌器は、子牛の訪問回数や消費した牛乳のリットルなどの哺乳行動を記録します。

自動給餌器などの「モノのインターネット」デバイスは、病気の臨床症状が外見上現れる前に行動の変化を検出するのに役立ちます。

新しい研究の結果によると、「モノのインターネット」に基づいた精密技術で乳用子牛をモニタリングすることで、ウシの呼吸器疾患の早期診断につながるという。 新しいテクノロジーはますます手頃な価格になりつつあります。 ペンシルバニア州立大学の精密乳製品科学の助教授、メリッサ・カンター氏は、これにより農家は動物の健康問題を早期に発見して介入できる機会が得られ、子牛と子牛への投資を節約できると述べた。

モノのインターネットとは、インターネットを介して他のデバイスに接続してデータを交換するためのセンサー、処理および通信機能、ソフトウェア、その他のテクノロジーを備えた組み込みデバイスを指します。 ペンシルバニア州立大学の研究では、ウェアラブルセンサーや自動給餌器などのモノのインターネット技術が子牛の状態の監視と分析に使用されました。

このようなデバイスは、動物の行動を監視することで膨大な量のデータを生成します。 データの解釈を容易にし、子牛の健康問題の手がかりを提供するために、研究者らは機械学習を採用しました。 これは、IoT デバイスからの入力を基に、データ内の隠れたパターンを学習して、病気の子牛と健康な子牛を区別する人工知能の分野です。

「ふくらはぎにレッグバンドを装着し、歩数や横になっている時間などの活動行動データを記録します」とカンター氏は言う。 「また、牛乳と穀物を分配する自動給餌器を使用し、訪問回数や消費した牛乳のリットルなどの給餌行動を記録しました。 これらの情報源からの情報は、子牛の状態が悪化する寸前であることを示していました。」

ウシの呼吸器疾患の診断には、集中的で専門的な労働力が必要であり、見つけるのは難しいと彼女は述べた。

「そのため、自動給餌器、体重計、加速度計などのモノのインターネットデバイスをベースにした精密技術は、病気の臨床症状が外見上現れる前に行動の変化を検出するのに役立ちます」と彼女は述べた。

彼女とペンシルベニア州立大学の同僚は、精密な家畜技術を使用して 159 頭の乳用子牛からデータを収集しました。 ケンタッキー大学の研究者は、子牛の健康診断を毎日実施しました。 研究者は、自動データ収集結果と手動データ収集結果の両方を記録し、その 2 つを比較しました。

研究者らは、このアプローチにより、ウシの呼吸器疾患を発症した子牛をより迅速に特定できると報告した。 数値的には、このシステムは病気の子牛と健康な子牛のラベル付けに関して 88% の精度を達成しました。 病気の子牛の 70% は診断の 4 日前に予測されていました。 この病気の慢性症例を発症した子牛の 80% は、病気になってから最初の 5 日以内に検出されました。

「これらの動物の行動変化との関係が、1回の治療で症状が良くなった動物とは大きく異なることを知って、私たちは本当に驚きました」と彼女は語った。 「私たちは、これらの動物が実際に異なる行動をするのであれば、機械学習推論技術を活用したモノのインターネット技術によって、肉眼で識別できるよりも早く実際に動物を識別できる可能性があるという概念を思いつきました。 それはプロデューサーに選択肢を提供します。」

ウィスコンシン大学動物乳製品科学部のエンリコ・カセラ氏は、この研究に貢献した研究者の一人です。 詳細については、animalscience.psu.edu にアクセスし、「Melissa Cantor」を検索してください。

メリッサ・カンター

ジェフ・マルホレムはペンシルベニア州立大学のサイエンスライターです。

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